Il monitoraggio cardiaco da smartphone potrebbe presto smettere di essere una funzione riservata a chi indossa uno smartwatch o una fitness band. Google sta sperimentando una tecnologia che usa la fotocamera frontale del telefono, insieme all’intelligenza artificiale, per leggere la frequenza cardiaca mentre il dispositivo viene usato normalmente. Il progetto si chiama Passive Heart Rate Monitoring, abbreviato in PHRM, e l’idea di fondo è semplice quanto ambiziosa: trasformare un oggetto che quasi tutti hanno già in tasca in uno strumento capace di tenere d’occhio il cuore.
Come funziona la lettura del battito tramite fotocamera
Alla base di tutto c’è una tecnica chiamata fotopletismografia remota, più comodamente nota come rPPG. Funziona così: ogni volta che il sangue scorre nei vasi del viso, la pelle cambia colore in modo talmente lieve che l’occhio umano non se ne accorge nemmeno. La fotocamera frontale, però, sì. Il software registra un breve video durante il normale utilizzo del telefono, circa 8 secondi, e attraverso algoritmi di deep learning ricava il battito cardiaco senza chiedere all’utente di fare assolutamente nulla. Niente dito sul sensore, niente posizioni particolari.
La frequenza cardiaca a riposo, o FCR, è uno degli indicatori più affidabili dello stato di salute del sistema cardiovascolare. Il problema è sempre stato lo stesso: per misurarla in modo continuo servono dispositivi dedicati, e non tutti li possiedono. Google punta proprio a scavalcare questo ostacolo, sfruttando una tecnologia che miliardi di persone hanno già a disposizione.
I numeri dietro la sperimentazione
Per mettere a punto il sistema, Google ha costruito uno dei dataset più ampi mai impiegati in questo campo. Il modello è stato addestrato con 192.353 video raccolti da 485 partecipanti, poi validato con altri 162.546 video provenienti da 211 persone, sia in laboratorio che nella vita di tutti i giorni. Sono state incluse persone di età, sesso e tonalità della pelle diverse, perché l’intelligenza artificiale doveva dimostrarsi affidabile su una popolazione il più eterogenea possibile.
C’è un dettaglio che distingue questo studio da quelli precedenti. I partecipanti hanno inviato in media oltre 230 video al giorno durante il normale uso dello smartphone, un volume enorme che ha permesso di testare il monitoraggio passivo in condizioni reali e variegate. In un utilizzo futuro, ovviamente, ne basteranno molti meno per ottenere i parametri richiesti.
I risultati sono incoraggianti. Confrontando le misurazioni del PHRM con quelle di un elettrocardiogramma di riferimento, l’errore percentuale medio sulla frequenza cardiaca è rimasto sotto il 10%. E le prestazioni si sono rivelate equivalenti tra i vari gruppi di tonalità della pelle, un aspetto tutt’altro che secondario per garantire un sistema davvero affidabile. Per la FCR, l’errore medio è risultato inferiore a cinque battiti al minuto rispetto ai wearable usati come termine di paragone.
Va detto con chiarezza che si tratta ancora di un sistema sperimentale, lontano da qualsiasi impiego clinico o diagnostico. Le difficoltà maggiori emergono quando la fotocamera perde di vista il volto in modo stabile e il segnale ottico diventa troppo disturbato. Movimenti della testa, cambi frequenti di angolazione, gesti che coprono parte del viso: tutto questo manda in crisi la lettura. Anche un’illuminazione che cambia di colpo o una distanza variabile dal telefono peggiorano la qualità del segnale, rendendo più complicato per il modello cogliere quelle minuscole variazioni di colore legate al battito.